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基于BP神經網絡和局部與整體奇異值分解的人臉識別

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資料介紹

基于BP神經網絡和局部與整體奇異值分解的人臉識別matlab.　
　1 引言

　　目前，隨著計算機技術與生物醫學工程技術的迅猛發展，利用人體生物特征（如指紋、人臉、虹膜、視網膜）來鑒別個人身份的生物識別技術成為安全驗證的首選方式。人臉識別技術是當前最熱門的生物識別技術的研究課題之一，而且逐漸成為人們日常生活當中常用的身份確認手段。人臉識別技術是一種根據省里特性進行識別的技術，是利用計算機通過特征提取人的面部特征，然后根據提取到的特征進行身份判定的一種技術。人的面部特征與人的指紋特性、虹膜特性一樣是與生俱來、獨一無二的，同時還具有不容易被復制的唯一性，正是這種特性使人臉成為了可以進行身份識別研究的必要前提。

　　目前用于人臉識別的方法很多，BP神經網絡用于人臉識別就是其中之一。特征提取是進行人臉識別的必要步驟，能夠有效降低特征維數，減小計算復雜度，為進一步的分類提供了方便，本文采用一種用奇異值分解（Singular Value Decomposition ， SVD）的方法來提取圖像局部和整體的特征。Hong是最早將SVD方法應用于圖像識別［1］，并且證明了SVD具有如下性質：1）圖像的奇異值代表圖像的能量信息，具有穩定性；2）圖像的奇異值具有比例不變性；3）圖像的奇異值具有選裝不變性。本文所采用的分類方法是BP神經網絡法，BP神經網絡能在訓練期間快速學習樣本中所包含的輸入與輸出間的映射關系，在分類和預測當中都有著較廣泛的應用。

基于BP神經網絡和局部與整體奇異值分解的人臉識別